KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4145-4164
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2016
Energy harvesting is an increasingly attractive source of power for cellular networks, and can be a promising solution for green networks. In this paper, we consider a cellular network with power beacons powering multiple mobile terminals with microwave power transfer in energy beamforming. In this network, the power beacons are powered by grid and renewable energy jointly. We adopt a dual-level control architecture, in which controllers collect information for a core controller, and the core controller has a real-time global view of the network. By implementing the water filling optimized power allocation strategy, the core controller optimizes the energy allocation among mobile terminals within the same cluster. In the proposed green energy cooperation paradigm, power beacons dynamically share their renewable energy by locally injecting/drawing renewable energy into/from other power beacons via the core controller. Then, we propose a new water filling optimized green energy cooperation management strategy, which jointly exploits water filling optimized power allocation strategy and green energy cooperation in cellular networks. Finally, we validate our works by simulations and show that the proposed water filling optimized green energy cooperation management strategy can achieve about 10% gains of MT's average rate and about 20% reduction of on-grid energy consumption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1603-1623
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2020
Multiple Mobile Robots System (MMRS) has shown many attractive features in lots of real-world applications that motivate their rapid and wide diffusion. In MMRS, the Cooperative Localization (CL) is the basis and premise of its high-performance task. However, the statistical characteristics of the system noise should be already known in traditional CL algorithms, which is difficult to satisfy in actual MMRS because of the numerous of disturbances form the complex external environment. So the CL accuracy will be reduced. To solve this problem, an improved Adaptive Active Cooperative Localization (A2CL) algorithm based on information optimization strategy for MMRS is proposed in this manuscript. In this manuscript, an adaptive information fusion algorithm based on the variance component estimation under Extended Kalman filter (VCEKF) method for MMRS is introduced firstly to enhance the robustness and accuracy of information fusion by estimating the covariance matrix of the system noise or observation noise in real time. Besides, to decrease the effect of observation uncertainty on CL accuracy further, an observation optimization strategy based on information theory, the Model Predictive Control (MPC) strategy, is used here to maximize the information amount from observations. And semi-physical simulation experiments were carried out to verity the A2CL algorithm's performance finally. Results proved that the presented A2CL algorithm based on information optimization strategy for MMRS cannot only enhance the CL accuracy effectively but also have good robustness.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2038-2057
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2017
Gaussian learning is a new technology in the computational intelligence area. However, this technology weakens the learning ability of a particle swarm and achieves a lack of diversity. Thus, this paper proposes a vector Gaussian learning strategy and presents an effective approach, named particle swarm optimization based on vector Gaussian learning. The experiments show that the algorithm is more close to the optimal solution and the better search efficiency after we use vector Gaussian learning strategy. The strategy adopts vector Gaussian learning to generate the Gaussian solution of a swarm's optimal location, increases the learning ability of the swarm's optimal location, and maintains the diversity of the swarm. The method divides the states into normal and premature states by analyzing the state threshold of the swarm. If the swarm is in the premature category, the algorithm adopts an inertia weight strategy that decreases linearly in addition to vector Gaussian learning; otherwise, it uses a fixed inertia weight strategy. Experiments are conducted on eight well-known benchmark functions to verify the performance of the new approach. The results demonstrate promising performance of the new method in terms of convergence velocity and precision, with an improved ability to escape from a local optimum.
In this paper, after defining the requirements to improve the processing of Internet auction, we design and implement Internet Auction Agent System (IAAS) based on the requirements. IAAS consists of a multi - agent system with buying/selling/negotiation agents for auction processing in accordance with the given price strategy, a graphic interface for supporting price strategies, an information agent for supplying real time information and remote control of agents, and DB. For the mobility, scalability, functionality and communication efficiency of agents, IAAS is implemented by using Java JDK1.3, Servlet, RMI and socket. Through the comparative analysis, we show that IAAS fulfills the requirements defined. IAAS can improve the convenience of users and the efficiency of auction processing, and thus increase the utilization of Internet auction.
Park, Kwang-Ho;Han, Dong-Seok;Kim, Hak-So;Baek, Dong-Hyun
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.2
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pp.83-91
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2006
Internet shopping mall has become a huge distribution channel with dramatic growth in recent years. The number of consumers has exponentially increased as the scale of shopping mall has been large so that shopping malls with thousands or millions of consumers become a general case. However, it is essential to evaluate whether current assortment of consumers is proper or not in the strategic aspect in order to operate Internet shopping mall effectively and gain profits. That is, it is important to evaluate whether consumer strategy of corporation is proper or not from the corporation. Despite this business importance, consumer assortment has not been evaluated well and related study is not sufficient. This study supposes a framework for consumer assortment evaluation, which evaluates whether consumer assortment of Internet shopping mall is proper or not. In the framework for consumer assortment evaluation, analysis data based on order data and consumer data in database is made. Then, four factors, consumer maintenance rate, consumer profitability, consumer securing rate and consumer conversion are setup, and 22 measurement indexes are drawn. Finally, a consumer assortment evaluation score card is made by integrating them. This study has applied a supposed framework to a domestic typical community based shopping mall, and it is expected that the evaluation result will be used as informant strategic information to operate the shopping mall effectively.
The objective for this research is to analyze the origin of the outbreak of a policy dilemma in the government's pursuance of policy aimed at tackling internet addiction among teenagers, as well as analyzing responsive strategy. Therefore, within this research and as the model of the dilemma being the analytical frame, the aspect of the dilemma has been analyzed through the transformation of contexts, conditions, policy values, alternatives, policy actors and policy decision makers. The major research results are as follows. First, each and every dilemma of 'transformation of context and condition', 'policy value and alternatives', 'policy actors' and 'policy decision makers' in processes of policy in preventing and resolving adolescent internet addiction, it acted as a decisive cause in forming the general dilemma of the policy. Second, the government's strategy in policy response within the policy dilemma conditions turned out to be a duplication of policy, occurrence of contradictions, typical response strategy and cyclical choices. Given these factors, the following characteristics have shown up as a result. First, as the problems in duplication of policy and contradictions occurred within a single policy, the government responded to this dilemma in a typical way, which brought about an even more serious dilemma. Second, the government put in effort to re-regulate two values (protection of adolescents and promotion of the video game industry), which are included in the response policy of adolescent Internet addiction. As a result, the policy dilemma has weakened with respect to the past. However, it has not solved the fundamental problems. This research, taking the results as a background, strives to provide implications for establishing a self-consistent groundwork, which combines policy values and vision for the government to pursue effective responsive policy on adolescent internet addiction, which is becoming more and more severe in the information society in which we live.
We are motivated by how offline and online firms compete. The Internet made many conventional offline firms build a dynamic online business as another sales channel using their advantages such as brand equity, an existing customer base with comprehensive purchasing data, integrated marketing, economies of scale, and longtime experience with the logistics of order fulfillment and customer service. Even though the hybrid selling using both offline and online channel seems to have advantages over a pure online retailer, all the conventional offline firms are not seen to create an online business. Many conventional offline firms began to launch online business since the Internet era, however, just being online business is not likely to guarantee success. According to Bizate.com's report whether the hybrid channel strategy is successful is still under investigation. For example, consider the classic case of Barnes and Noble versus Amazon.com, Barnes and Noble was already the largest chain of bookstores in the U,S., when Amazon.com was established in 1995, BarnesandNoble.com followed suit in 1997, After suffering losses in its initial years, Amazon finally turned profitable in 2003. In 2004, Amazon's net income was $588 million on revenues of $6.92 billion, while Barnes and Noble earned $143 million on revenues of $4.87 billion, which included BarnesandNoble.com's loss of $21 million on revenues of $420 million. While these examples serve to motivate our thinking, it does not explain when offline firms should venture online. It also does not provide an analytical framework that can generalized to other competitive online-offline situations. We attempt to do this in this paper and analyze a hybrid channel model where a conventional offline firm competes against online firms using its own direct online channels. We are particularly interested in an optimal channel strategy when a conventional offline firm sells its products through its own direct online channel to compete with other rival online firms. We consider two situations where its direct online channel and other online firms are symmetric and asymmetric in the brand effect. The analysis of this paper presents several findings. In the symmetric model where a hybrid firm's online channel is not differentiated from a pure online firm, (i) a conventional offline firm will not launch its online business. In the asymmetric model where a hybrid firm's online channel is differentiated from a pure online firm, (ii) a conventional offline firm can launch its online business if its brand effect is greater than a certain threshold. (iii) there is a positive relationship between its brand effect and online customer costs showing that a conventional offline firm needs more brand effect in order to launch online business as online customer costs decrease. (iv) there is a negative relationship between its brand effect and the number of customers with access to the Internet showing that a conventional offline firm tends to launch its online business when customers with access to the Internet increases.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.15
no.3
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pp.19-31
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2013
The purpose of this study was to investigate the influence of consumer-internet brand relationship on consumer's satisfaction and loyalty. In order to establish structural equation model, previous studies about consumer-brand relationship, consumer's satisfaction and loyalty were investigated. The survey was limited to the respondents over 20 years old living in Seoul and other metropolitan areas who had purchased fashion products in internet shopping mall. Questionnaires were collected from February 1, 2012 to February 12, 2012 and 562 useful data were analyzed by descriptive statistics, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, reliability analysis, and Pearson's correlation analysis, using Amos 19. The results of verifying the hypotheses were as follows: First, consumer-internet brand relationship was classified into two dimensions including 'emotional affection' and 'cognitive trust'. Second, both 'emotional affection' and 'cognitive trust' had a positive effect on consumer's satisfaction. Third, 'emotional affection' had a positive effect on consumer's loyalty, but 'cognitive trust' did not affect consumer's loyalty directly. Finally consumer's satisfaction had a significant effect on consumer's loyalty. It was suggested that consumer-internet brand relationship could be an important factor to form brand equity. Therefore, internet shopping mall marketer should establish a strategy that can help customers make a strong relationship with their internet shopping mall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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